Maine ormanlarını daha iyi izlemek için kullanılan yapay zeka

Orman ekosistemlerinin izlenmesi ve ölçülmesi karmaşık zorluklardır çünkü yazılım, toplama sistemleri ve bilgi işlem ortamları artan miktarda enerji gerektirir. Şimdi Maine Üniversitesi‘nin Kablosuz Sensör Ağları laboratuvarı veya WiSe-Net, daha az enerji ve maliyetle toprak nemini izlemek için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan yeni bir yöntem geliştirdi. Yöntem, Maine ve ötesindeki orman ekosistemlerindeki ölçümlerin etkinliğini artırmak için kullanılabilir.
Toprak nemi, ormanlık ve tarımsal ekosistemlerde, özellikle Maine yazlarının son kurak koşullarında önemli bir değişkendir. Güçlü toprak nemi izleme ağlarına ve büyük, ücretsiz olarak kullanılabilen veritabanlarına rağmen, ticari toprak nemi sensörlerinin maliyeti ve tükettikleri güç, araştırmacılar, ormancılar, çiftçiler ve arazinin sağlığını izleyen diğer kişiler için engelleyici olabilir.
WiSe-Net araştırmacıları, toprak nemini izlemede ve verileri işlemede güç açısından nasıl daha verimli olunacağını öğrenmek için yapay zekayı kullanan bir kablosuz sensör ağı tasarladı. Çalışma, bir hibe ile finanse edildi. ABD Ulusal Bilim Vakfı‘s EPSCoR ülke çapında bilimsel ilerlemeyi teşvik etmek için tasarlanmış program.
Maine Üniversitesi’nde elektrik ve bilgisayar mühendisi olan Ali Abedi, yapay zekanın “sınırlı enerjiyi verimli bir şekilde kullanabileceğini ve sağlam, düşük maliyetli bir ağın daha uzun süre ve daha güvenilir şekilde çalışmasını sağlayabileceğini” söylüyor. Yazılım, büyük ölçekli izleme için daha düşük maliyetle güç verimli sistemler üretmek için mevcut ağ kaynaklarının en iyi şekilde nasıl kullanılacağını zamanla öğrenir.
WiSe-Net, donanım ve yazılım araştırmalarının bilim tarafından bilgilendirilmesini ve araştırma ihtiyaçlarına göre uyarlanmasını sağlamak için Sürdürülebilir Ormanlar Araştırma Merkezi direktörü Aaron Weiskittel ile de işbirliği yaptı.
Weiskittel, “Toprak nemi, ağaç büyümesinin birincil itici gücüdür, ancak hem günlük hem de mevsimsel olarak hızla değişir” diyor. “Bunu etkin bir ölçekte izleme yeteneğinden yoksunduk. Kablosuz özelliklere sahip daha ucuz ve daha sağlam bir sensör, gelecekteki uygulamalara kapı açıyor.”
Çalışma şu dergide yayınlandı: Uluslararası Kablosuz Bilgi Ağları Dergisi.
Sistem toprak nemine odaklansa da, aynı metodoloji ortam sıcaklığı, kar derinliği ve diğer değişkenlerin ölçümleri için diğer sensör tiplerine genişletilebilir. Daha fazla sensör düğümü ağları ölçeklendirebilir.